AI助力临床医学科研创新与效率双提升丨临床医学日常工作、论文高效撰写与项目申报、数据分析与可视化、机器学习建模等

帮助广大临床医学相关的医院管理人员、医生、学生、科研人员更加熟练地掌握ChatGPT-4o在临床医学日常生活、工作与学习、课题申报、论文选题、实验方案设计、实验数据统计分析与可视化等方面的强大功能，同时更加系统地学习人工智能（包括传统机器学习、深度学习等）的基础理论知识，以及具体的代码实现方法。

第一章 大语言模型最新进展介绍

科研必备GPTs汇总介绍（寻找好用的GPTs模型、提示词优化、生成思维导图、生成PPT、生成视频、制定个性化的学习计划、检索论文、总结论文内容、总结视频内容、撰写论文、论文翻译、论文润色与修改、参考文献格式管理、论文评审、数据分析、生成代码、代码调试等）

第二章 提示词使用方法与技巧

1、(提示词)使用技巧（设定身份、明确任务内容、提供相关背景、举一个参考范例、指定返回的答案格式等）

2、常用的提示词模板

3、提示词优化（Promptest、Prompt Perfect、PromptPal提示宝等）

4、突破Token限制实现接收或输出万字长文（五种方法提交超过Token限制的文本、四种方法让输出突破Token限制）

5、控制输出长度（使用修饰语、限定回答的范围、通过上下文限定、限定数量等）

6、保存喜欢的提示词并一键调用

第三章 临床医学日常生活、学习与工作

1、助力中小学生功课辅导（写作文、作文批改、求解数学题、练习英语听说读写、物理计算、化学计算等）

2、助力临床医学相关活动（患者招募、科普宣传等）文案撰写与润色修改

3、助力临床医学相关自媒体（微信公众号、小红书、微博等）文章撰写与润色修改

4、助力自动化处理电子病历（根据输入信息生成结构化病历记录，包括主诉、现病史、既往史、家族史、体格检查、辅助检查结果等）

5、助力病情分析与诊断支持（根据医学知识库和指南提供可能的诊断建议和鉴别诊断，推荐的进一步检查和治疗方案）

6、助力医患沟通与解释（生成通俗易懂的语言解释病情、诊断依据和治疗计划）

7、助力健康教育与随访计划（根据患者的病情和治疗方案生成个性化的出院小结、健康教育内容和随访计划）

8、助力远程医疗咨询（化验单结果解读、就诊咨询与初步诊断、常见慢病管理、日常营养膳食建议等）

9、创建精美的思维导图

10、生成流程图、甘特图

11、制作PPT

12、自动创建视频

13、辅助高效备课（苏格拉底式教学、为不同专业学生生成不同的教学内容等）

14、辅助高效学习（利用GPTs生成专属学习计划）

第四章 临床医学课题申报、论文选题及实验方案设计

1、课题申请书撰写技巧及要点剖析（项目名称、关键词、摘要、立项依据、参考文献、研究目标、研究内容、研究方案、关键科学问题、可行性分析、创新点与特色之处、预期研究成果、工作基础等）

2、分析临床医学领域指定方向的研究

3、辅助撰写、润色课题申报书的各部分内容

4、总结指定论文的局限性与不足，并给出潜在的改进思路与建议

5、评估指定改进思路的新颖性与已发表的类似工作

6、进一步细化改进思路，凝练论文的选题与创新点

7、评估选题的可行性与创新性

8、设计完整的实验方案与数据分析流程

9、给出论文Discussion部分的切入点和思路

第五章 信息检索、总结分析、论文写作与投稿、专利idea构思与交底书的撰写

1、传统信息检索方法与技巧总结（Google Scholar、ResearchGate、Sci-Hub、GitHub、关键词检索+同行检索、文献订阅）

2、 实现联网检索临床医学领域指定方向的文献

3、阅读与总结分析临床医学领域指定学术论文内容（论文主要工作、创新点、局限性与不足、多文档对比分析等）

4、解读论文中的系统框图工作原理

5、解读论文中的数学公式含义

6、解读论文中图表中数据的意义及结论

7、 总结Youtube视频内容

8、完成学术论文的选题设计与优化

9、自动生成论文的总体框架、论文摘要、前言介绍、文献综述、完整长篇论文等

10、完成论文翻译（指定翻译领域、提供背景提示）

11、实现论文语法校正

12、完成段落结构及句子逻辑润色

13、完成论文降重

14、完成论文参考文献格式的自动转换

15、辅助审稿人完成论文评审意见的撰写

16、辅助投稿人完成论文评审意见的回复

17、完成发明专利idea的挖掘与构思

18、完成发明专利交底书的撰写

第六章 临床医学数据预处理与可视化

1、上传本地临床医学相关的数据（Excel/CSV表格、txt文本、PDF、图片等）

2、 实现临床医学相关的图像处理（图像缩放、旋转、裁剪、去噪与去模糊）

3、 实现描述性统计分析（数据的频数分析：统计直方图；数据的集中趋势分析：数据的相关分析）

4、常用的数据预处理方法（数据标准化与归一化、数据异常值与缺失值处理、数据离散化及编码处理、手动生成新特征）

5、 自动对数据进行预处理

6、自动生成数据统计分析图表

7、 实现代码逐行讲解

8、 实现代码Bug调试与自动修改

第七章 机器学习建模

1、BP神经网络的基本原理（人工神经网络的分类有哪些？BP神经网络的拓扑结构和训练过程是怎样的？什么是梯度下降法？）

2、BP神经网络的Python代码实现（划分训练集和测试集、数据归一化）

3、BP神经网络参数的优化（隐含层神经元个数、学习率、初始权值和阈值等如何设置？什么是交叉验证？）

4、值得研究的若干问题（欠拟合与过拟合、评价指标选择、样本不平衡等）

5、BP神经网络中的提示词库

6、实现BP神经网络模型的代码自动生成与运行

7、SVM的工作原理（核函数的作用是什么？什么是支持向量？如何解决多分类问题？）

8、决策树的工作原理（什么是信息熵和信息增益？ID3算法和C4.5算法的区别与联系）

9、随机森林的工作原理（为什么需要随机森林算法？广义与狭义意义下的“随机森林”分别指的是什么？“随机”的本质是什么？怎样可视化、解读随机森林的结果？）

10、Bagging与Boosting的区别与联系

11、AdaBoost vs. Gradient Boosting的工作原理

12、常用的GBDT算法框架（XGBoost、LightGBM）

13、决策树、随机森林、XGBoost、LightGBM中的提示词库

14、实现决策树、随机森林、XGBoost、LightGBM模型的代码自动生成与运行

第八章 机器学习模型优化：变量降维与特征选择

1、主成分分析（PCA）的基本原理

2、偏最小二乘（PLS）的基本原理

3、常见的特征选择方法（优化搜索、Filter和Wrapper等；前向与后向选择法；区间法；无信息变量消除法；正则稀疏优化方法等）

4、遗传算法（Genetic Algorithm, GA）的基本原理（以遗传算法为代表的群优化算法的基本思想是什么？选择、交叉、变异三个算子的作用分别是什么？）

5、PCA、PLS、特征选择、群优化算法的提示词库

6、变量降维与特征选择算法的代码自动生成与运行

第九章 卷积神经网络建模

1、深度学习简介（深度学习大事记、深度学习与传统机器学习的区别与联系）

2、卷积神经网络的基本原理（什么是卷积核、池化核？CNN的典型拓扑结构是怎样的？CNN的权值共享机制是什么？）

3、卷积神经网络的进化史：LeNet、AlexNet、Vgg-16/19、GoogLeNet、ResNet等经典深度神经网络的区别与联系

4、利用PyTorch构建卷积神经网络（Convolution层、Batch Normalization层、Pooling层、Dropout层、Flatten层等）

5、卷积神经网络调参技巧（卷积核尺寸、卷积核个数、移动步长、补零操作、池化核尺寸等参数与特征图的维度，以及模型参数量之间的关系是怎样的？）

6、卷积神经网络中的提示词库

7、实现卷积神经网络模型的代码自动生成与运行

第十章 迁移学习建模

1、迁移学习算法的基本原理

2、基于深度神经网络模型的迁移学习算法

3、迁移学习中的提示词库

4、实现迁移学习模型的代码自动生成与运行：基于胸部X射线图像和CT扫描图像的COVID-19预测模型

第十一章 RNN、LSTM建模

1、循环神经网络RNN的基本工作原理

2、长短时记忆网络LSTM的基本工作原理

3、RNN与LSTM中的提示词库

4、 实现RNN、LSTM模型的代码自动生成与运行

第十二章 YOLO目标检测建模

1、什么是目标检测？目标检测与目标识别的区别与联系

2、YOLO模型的工作原理，YOLO模型与传统目标检测算法的区别

3、YOLO模型中的提示词库

第十三章 AI绘图技术

1、 DALL.E 3生成图像（下载图像、修改图像）

2、常用的提示词库（广告海报、Logo、3D模型、插画、产品包装、烹饪演示、产品外观设计、UI设计、吉祥物设计等）

3、多种视图（正视图、后视图、侧视图、四分之三视图、鸟瞰视图、全景视图、第一人称视角、分割视图、截面视图等）

4、多种光效（电致发光、化学发光、生物荧光、极光闪耀、全息光等）

5、格子布局与角色一致性的实现

6、生成动图GIF

7、Midjourney工具使用

8、Stable Diffusion工具使用

9、Runway图片生成动画工具使用

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